周五的时候计算出来一条线路，但是计算出来的只是类似与 0- 10- 19- 2- ..0 这样的线路只有写代码的人才能看的懂无法直观的表达出来，让其它同事看的不清晰，所以考虑怎样直观的把线路图画出来...as colors import matplotlib.cm as cmx 后面两个主要是用于处理颜色的。...，cNorm设置颜色的范围，有几条线路就设置几种颜色，scalarMap颜色生成完毕。...最后在绘图的时候，根据索引获得相应的颜色就可以了。 结果如下： ? 补充知识：Python包matplotlib绘图–如何标注某点–附代码 ?...绘制不同颜色的带箭头的线实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
多子图绘制处理 共享轴标签 在使用 Matplotlib 绘制多子图时，不可避免地要进行轴刻度标签、轴标签、颜色条（colorbar）和图例的重复绘制操作，导致绘图代码冗长。...而在 Matplotlib 中，绘制插入绘图对象内部的颜色条和生成宽度一致的子图外部颜色条通常也很困难，因为插入的颜色条会过宽或过窄，与整个子图存在比例不协调等问题。...colorbar 即主图旁一个长条状的小图，能够辅助表示主图中colormap 的颜色组成和颜色与数值的对应关系。...，完成特定子图不同位置颜色条或图例的绘制。...下面为使用 ProPlot 的不同颜色映射选项绘制的不同颜色映射的效果图。
引言 在推出散点颜色密度图的matplotlib 绘制教程后，有小伙伴反应能否出一篇多子图共用一个colorbar的系列教程，这里也就使用自己的数据进行绘制(数据一共四列，具体为真实值和使用三个模型计算的预测值...实现颜色和数值间的对应关系 在绘制多子图共用colorbar时，最重要的就是对颜色映射进行设置，这里使用了matplotlib.color.Normalize()进行颜色和数值对应设置。...可以看出，每个子图对应的值颜色都是不同，这样不利于对比，采用matplotlib.color.Normalize()操作后就可有效解决此问题： #将颜色映射到 vmin~vmax 之间 norm = matplotlib.colors.Normalize...详细代码 多子图共用colorbar的详细代码如下： import pandas as pd import numpy as np import matplotlib import matplotlib.cm...可以看出红圈中还是和排序前的有较大不同的。 05. 总结 原创不易，整理代码和数据更是不易，希望大家多一份理解和支持啊！
---- 章节引言： 在matplotlib和cartopy中，其常见的绘图命令，若是带有颜色映射的collection（s）类，则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。...cmap即是颜色映射表，colorbar即是颜色分析色条，前者只起到对绘图对象上色的功能，后者实现色阶与数值的对应。...基础 colorbar是在有颜色映射的绘图命令中使用的一种表征颜色与数值的对应关系的特殊图形。...与Legend图例命令不同，matplotlib允许使用者在不使用其他功能的情况下，无限次的添加colorbar。 colorbar的引入既可以是有源的，也可以是无源的。...而随着颜色列表与N值的改变，生成的新cmap也会改变，如下面，给出两个颜色'tab:red','tab:blue'和不同的N值来生成新cmap： import matplotlib.colorsas mcolors
本节提要：colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。...命令内部具体如何运转，参考官网手册https://matplotlib.org/tutorials/colors/colorbar_only.html#sphx-glr-tutorials-colors-colorbar-only-py...三、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。 这一节，参考了群里某个大佬的程序。主要通过前一节的降水量色号和colorbar进行结合，绘制降水量填色图。...由于matplotlib的colors里面是不包含中央气象台规定的降水色条的，所以需要们自行添加，当然也适用于其他的需要自定义色条的情况。...,rain_map.N)#生成索引 在绘制填色图时，传入自定义的颜色表和索引，使用白化程序清除恩施州以外地区的填色，将自定义的颜色表传入colorbar： cs= ax.contourf(olon,olat
header=None, sep=" ") 图片 如果是在test.csv的基础上操作，可使用如下代码： df = pd.read_csv('test.csv') 需求分析 需要计算标准数据与实际测量数据的偏差...（bias）、均方根误差（RMSE）、散射指数（SI）三个值 需要根据点坐标（标准值，实际值）绘制散点图 需要根据点密度绘制不同颜色的散点分布图 效果应如下图所示： 具体实现 三个公式的计算...官方文档：https://www.osgeo.cn/matplotlib/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.hist2d.html 个人在调试时 理解为对所生成散点图色彩范围的划分...vmin-vmax的范围越大，各个颜色的划分便越精细 效果展示 图片 图片 代码 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...x_major_locator) ax.yaxis.set_major_locator(y_major_locator) # 规定x y 轴的刻度范围 plt.xlim(0, 10) plt.ylim(0, 10) plt.colorbar
本节提要：关于一些不常见的colorbar的仿制：弯曲与环形的colorbar、两端分离的colorbar、收缩colorbar的主副刻度、双刻度列colorbar、截取与拼接cmap、外部颜色引入cmaps...与palettable库包、特别的格式定制、levels等距而colorbar刻度距离不等距、其他类型的伪colorbar、使刻度侧的框线与colorbar柱体分离。...不存在任何偏差，数值与颜色绝对与原图相匹配。...六、外部颜色引入cmaps与palettable库包 cmaps与palettable不是matplotlib里的东西，所以要先conda安装。...cmaps他可以使你在matplotlib中使用NCL里的颜色条。matplotlib中自带的颜色条实在是比较少的，也难看。NCL中有许多经典的大气科学绘图配色可供使用。大牛写个包实在是嘉惠学林。
本节提要：colorbar刻度标签的进一步操作、不使用默认ax传入自定义colorbar、matplotlib.colors与colorbar的结合操作。...命令内部具体如何运转，参考官网手册https://matplotlib.org/tutorials/colors/colorbar_only.html#sphx-glr-tutorials-colors-colorbar-only-py...matplotlib.colors 与colorbar 组合操作 这一节，参考了群里某个大佬的程序。主要通过前一节的降水量色号和colorbar进行结合，绘制降水量填色图。...由于matplotlib的colors里面是不包含中央气象台规定的降水色条的，所以需要们自行添加，当然也适用于其他的需要自定义色条的情况。...,rain_map.N)#生成索引 在绘制填色图时，传入自定义的颜色表和索引，使用白化程序清除恩施州以外地区的填色，将自定义的颜色表传入colorbar： cs= ax.contourf(olon,olat
概要 1、掌握Matplotlib中的等高线图画法； 2、掌握Matplotlib中的图像显示用法； 等高线图 等高线图是一种常见的图的类型。 它指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。...等高线也可以看作是不同海拔高度的水平面与实际地面的交线，所以等高线是闭合曲线。在等高线上标注的数字为该等高线的海拔。 今天我们要学习的图例为： ?...f(x,y)的值不同而选择不同的颜色。...具体颜色范围请看这里： https://matplotlib.org/examples/color/colormaps_reference.html ?...其中 imshow函数负责打印数组变成图片，cmap我们选择了bone的风格； colorbar函数负责显示右边的颜色棒，上面会显示不同数值对应的颜色，方便大家判断。
下面为 Matplotlib 绘制的多组样本数据使用同一个核函数的核密度图，展示了不同数据的分布情况。...对于“多组数据、同一个核函数”或“同组数据、不同核函数”的情况，它们颜色填充密度图的绘制方法与同组数据一致。...下图为利用 ProPlot 库绘制的“同组数据、不同核函数”情况对应的渐变颜色填充密度图。...“山脊”图，其中，图（a）使用了颜色映射样式“plasma”，图（b）使用了颜色映射样式“parula”，不同颜色代表不同的变量（Depth）数值大小。...Matplotlib 绘制结果不同。
可视化二维高斯分布(Gauss Distribution)本质上是以2D方式展示3D数据(第三维是概率密度)，Python中四个matplotlib函数(plt.contour()、plt.contourf...%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white') import numpy as np...Line指定不同的颜色。...Filled Contour 有时候按照不同的颜色展示Contour是不够的，plt.contourf()函数可以为Contour填充颜色。...z = z_ret else: z += z_ret return z 其余的步骤与前面的例子相同
本文将介绍如何使用Python中的Matplotlib和mpl_toolkits.mplot3d库绘制令人印象深刻的3D曲面图。准备工作首先，确保你的Python环境中安装了Matplotlib库。...色标可以显示颜色与数值之间的对应关系。...and Shadow')plt.show()其他定制选项除了上述提到的定制选项外，Matplotlib还提供了许多其他参数和方法，用于进一步定制3D曲面图，如修改坐标轴范围、设置视角、更改颜色映射等。...进一步定制颜色映射在3D曲面图中，颜色映射是一种重要的视觉工具，它能够帮助我们更直观地理解数据的分布和变化。除了使用内置的颜色映射外，我们还可以自定义颜色映射以满足特定需求。...、标题、色标、透明度、阴影、颜色映射和网格线等。
工具包导入: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import matplotlib as mpl #matplot模仿matlab,两者绘图函数大致相同....numpy用于创建数组,且内置计算函数很强 02 — 定义色温 mycolormap = plt.get_cmap('plasma') 具体colorbar的色度表见: https://matplotlib.org...,范围0~1.0 relativevalue=np.zeros((10,10,10)) #色温强度矩阵大小与xyz测试数组大小一致 for i in range(0,relativevalue.shape...#ref:https://matplotlib.org/examples/api/colorbar_only.html #位置为figure的百分比,从figure 0%的位置开始绘制, 高是figure...will be used. cmap = mpl.cm.plasma #colormap与绘制voxel图保持一致 norm = mpl.colors.Normalize(vmin=xyzminvalue
对于基于点，线条或区域颜色的连续标签，带标签的颜色条可能是一个很好的工具。在 Matplotlib 中，颜色条是一个单独的轴域，可以为绘图中的颜色含义提供见解。...Matplotlib 的在线文档还有一个关于颜色表选择的有趣讨论。 一般来讲，你应该了解三种不同类型的颜色表： 顺序颜色表：它们由连续的颜色序列组成（例如，binary或viridis）。...发散颜色表：这些通常包含两种不同的颜色，显示相对均值的正偏差和负偏差（例如，RdBu或PuOr）。 定性颜色表：这些混合颜色没有特定的顺序（例如，rainbow或jet）。...Matplotlib 中有大量的颜色表；要查看它们的列表，可以使用 IPython 来探索plt.cm子模块。...颜色限制和扩展 Matplotlib 允许定制大范围的颜色条。颜色条本身只是plt.Axes的一个实例，所以我们学到的所有轴域和刻度的格式化技巧都适用。
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的，为更新colorbar绘制应用范围，我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图，试着用matplotlib 进行绘制...（也是小伙伴提出：用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时，存在无法共用的情况，即软件是一幅一幅的出图，导致汇总对比时，colorbar不统一，影响对比分析） 01....如下： #求取除nan值外得最小值 np.nanmin(tif_data01) #求取除nan值外得最大值 np.nanmax(tif_data01) 这一步非常关键，对后期统一颜色条（colorbar...=True) vmin = data_min vmax = data_max #Normalize()跟归一化没有任何关系，函数的作用是将颜色映射到vmin-vmax上， #颜色表/颜色柱的起始和终止分别取值...当然extent参数还可以设置其他数值，进行不同效果的展示。 最终绘制的效果如下： ?
与之前的图相比，可以看出缺失了一部分数据，而这部分数据就是使用 addcyclic 函数添加的。 ?...从上图中可以看出，执行 addcyclic 函数后，lons 数组多了 390 ，这就是为了使全球构成一个循环而添加的，390 与 30 代表同一个点。 ? data 数组中添加了灰线标记的一列。...colorbars 添加 colorbar，效果类似于 matplotlib 中的 colorbar。...fig 表示和 colorbar 相关的 figure ax 表示要设置 colorbar 的 axes （译注） 大部分 matplotlib.colorbar 的参数均可使用，比如 label...默认为 100 linewidth 设置线宽 color 设置线的颜色 注意： 如果起始及终止点坐标不能覆盖全球的话（比如经度以 -179开始，179结束。），此函数无法很好的解决此问题。
在咨询完交流群中的相关专业大佬后，得出这种数据可能是NC网格数据，取不同维度数据进行绘制即可。...获取parula颜色系 这里我们首先使用Python-Matplotlib进行图表绘制，首先要解决的就是设计出MATLAB的默认colormap-parula。...(pcm,ax=ax,aspect=10) Python-matplotlib默认colormap 接下来，我们使用colormaps.py文件中的parula颜色系进行绘制，如下： import...),dpi=100,facecolor="w") pcm = ax.imshow(band1,cmap=cmap,) fig.colorbar(pcm,ax=ax,aspect=10) Python-matplotlib...今天的推文小编主要介绍了： NC网格数据的读取； MATLAB默认parula颜色系的Matplotlib绘制； Matplotlib的colorbar的定制化绘制。
比如公司不同部门的组织结构，不同洲的国家包含关系等，包括热力图（含相关系数图）、节点链接图、树形图、冰柱图、旭日图等。...2.1 热力图 热力图就是将一个网格矩阵映射到指定颜色序列上，通过恰当选取颜色展示数据。...matplotlib中的热力图： 语法：plt.imshow(data, **kwargs) 参数解释： data：要绘制的热力图数据，为2维数组，如7行7列。...来对应颜色映射。...'center', va='center', color='w', font = font1) plt.show() 补充：plotnine中的热力图绘制方法 plotnine是非常优秀的绘图库，与matplotlib
我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-white...或者，可以通过cmap参数，指定颜色表来对线条进行颜色编码。...通过使用plt.contourf()函数（注意末尾的f），我们可以切换到填充的等高线图来改变它，它使用与plt.contour()大致相同的语法。。...另外，我们将添加一个plt.colorbar()命令，它会自动创建一个附加轴，带有绘图的标记的颜色信息： plt.contourf(X, Y, Z, 20, cmap='RdGy') plt.colorbar...也就是说，颜色阶梯是离散的而不是连续的，这并不总是所希望的。 这可以通过将等高线数设置为非常高的数量来解决，但这会使的绘图相当低效：Matplotlib必须为等高线中的每个阶梯渲染一个新的多边形。
我们首先为绘图配置笔记本，并导入我们将使用的函数： %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('seaborn-whitegrid...与plt.plot的主要区别是，它可用于创建散点图，其中每个单独的点的属性（大小，填充颜色，边缘颜色等）可以单独控制，或映射到数据。...(); # show color scale 请注意，颜色参数自动映射到颜色标度（此处由colorbar()命令显示），size参数以像素为单位。...：每个点的(x, y)位置对应于萼片的长度和宽度，该点的大小与花瓣宽度有关，并且颜色与花的特定种类有关。...原因是plt.scatter能够为每个点渲染不同的大小和/或颜色，因此渲染器必须执行单独构建每个点的额外工作。
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